تُظهر نماذج الذكاء الاصطناعي بصمات لغوية مميزة في نصوصها

كشفت دراسة حديثة صادرة عن شركة Graphite عن استمرار احتفاظ نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية بمجموعة واسعة من العلامات النصية المميزة، رغم التطورات المستمرة في تحسين أسلوبها. اعتمدت المنهجية على تحليل مقارنة لخمسة عشر ألف عبارة، مستندة إلى مجموعة تحكم تضم عشرة آلاف مقال منشور قبل إطلاق ChatGPT، ومقارنتها بنصوص أعادتها نماذج متطورة صياغتها. كشفت النتائج عن وجود خمسة عشر ألفاً من العبارات والأنماط النحوية التي تتكرر بمعدل الضعف أو أكثر في النصوص المولدة آلياً مقارنة بالنصوص البشرية، مما يشير إلى ثبات هذه الأنماط على الرغم من الضغوط التحسينية. أظهرت النتائج فروقات أسلوبية واضحة بين النماذج الرائدة. يتميز نموذج Claude Opus 5.5 باستخدام كلمة موثوق بمعدل يفوق النصوص البشرية 23 ضعفاً، واعتماده المكثف على عبارات مثل هذا مهم بمعدل يفوق النصوص البشرية 116 ضعفاً، بالإضافة إلى هيمنة صيغة ليس فقط بل. في المقابل، اتسم نموذج Astra التابع لشركة OpenAI باستخدام عبارات مثل بعد آخر للتعريف بالموضوع، والاتكاء على صيغ التحفظ مثل قد يوفر أو يمكن أن يقدم عند طرح الفوائد، بالإضافة إلى هيمنة ما يصفه الباحثون بالصياغة التصحيحية التي تتجاوز التعريف المباشر لتقديم بدائل، وهو نمط يتكرر فيه النص البشري بأقل من واحد على المئة من نفس النسق. أما نموذج Gemini 3.1 Pro فقد نجح في التخلص فعلياً من استخدام الشُرط المزدوج الذي لطالما اعتُمد كعلامة نمطية كلاسيكية. ورغم تأكيد الشركات المطورة على تحسن الوضوح وتقليل المصطلحات المعقدة في الإصدارات الحديثة، يعبر خبير الذكاء الاصطناعي في Graphite غريف دروك عن شكوكه إزاء قدرة المطورين على القضاء الكامل على هذه الأنماط. ويحتمل دروك أن تكون النماذج ذات المعاملات المليارية صعبة التحكم تماماً، مما يسمح بمرور بعض العادات اللغوية عبر اختبارات المراجعة المحدودة. وتشير الأرقام إلى أن العلامات النصية لا تختفي، بل تتحول؛ فإزالة السمات الأكثر شهرة يفتح المجال تلقائياً لظهور أنماط جديدة لكل إصدار نموذجي. وتكشف هذه النتائج عن تحدي مستمر في التمييز بين المحتوى البشري والآلي، مع استمرار تفوق الأساليب الإحصائية في رصد هذه الفروق الدقيقة.